KAIST, 대학 강의 보조에 최적화 'AI 조교'…"실용적"

"즉각적인 답을 얻어 좋았고, 수업 이해도를 높여주는 측면에서 실용적이었다." KAIST 강의에 도입된 '인공지능(AI) 조교'의 사용 후기다.

KAIST는 김재철 AI 대학원 최윤재 교수 연구팀, 산업디자인학과 홍화정 교수 연구팀이 대형 강의에서 개별 학생에게 맞춤형 피드백을 제공할 'AI 조교(Virtual Teaching Assistant·이하 VTA)'를 개발해 실제 강의에 성공적으로 적용했다고 5일 밝혔다.

이번 연구는 지난해 가을학기 석·박사과정 학생 477명이 수강한 김재철 AI 대학원의 '인공지능을 위한 프로그래밍' 교과목에 VTA를 도입해 효과와 실용성을 검증하는 방식으로 진행됐다.

'인공지능 조교' 개발에 참여한 공동연구팀 구성원. KAIST 제공

공동연구팀이 개발한 VTA는 수업에 특화된 에이전트라는 점에서 챗GPT 등 기존 챗봇과 구별된다. VTA는 강의 슬라이드, 코딩 실습 자료, 강의 영상 등 방대한 수업 자료를 자동으로 벡터화하고, 이를 기반으로 질의응답이 가능한 검색증강생성(Retrieval Augmented Generation·이하 RAG) 구조를 구현했다.

VTA가 질문을 받으면 질문의 맥락을 짚어 관련성 높은 수업 자료를 선별해 실시간 검색한 후 응답을 생성하는 구조다. 이 과정은 단순한 대형언어모델(LLM)을 호출하는 것이 아니라 수업 내용에 대응하는 자료 기반의 질의응답으로 설계돼 학습 신뢰도와 정확도를 모두 확보할 수 있다.

이를 통해 수업받은 학생은 수업 중 놓쳤거나 이해되지 않는 내용을 VTA로 재확인(이해)할 수 있게 된다. 또 그간 VTA의 역할을 맡았던 수업 책임 조교는 수강생의 단순·개별 질의에서 벗어나 고차원적 학습 지원에 집중하는 여지를 갖게 된다.

실제 VTA를 도입한 강의에서는 기존 수업보다 책임 조교가 직접 응답해야 할 질문 건수가 40%가량 줄어든 것으로 조사된다. 14주간 운영된 VTA는 전체 수강생의 50% 이상이 활용했으며, VTA와 수강생 간 오간 질의응답은 3869건에 이르는 것으로 집계된다.

특히 VTA의 질의응답 기능은 AI 비전공자 또는 사전 지식이 부족한 학생에게서 사용 빈도가 높았다. 이는 VTA가 강의에서 학습 보조 수단으로 실질적인 도움을 줬음을 시사한다.

인공지능 조교 내부 구조. KAIST 제공

수강생은 조교(사람)보다 VTA에게 이론적 개념에 관한 질문을 더 자주 하는 경향을 보이기도 했다. 조교로부터 평가받거나 불편함을 느끼지 않고, VTA로 자유롭게 질문할 수 있는 환경을 제공함으로써 학습 참여를 적극적으로 유도한 효과로 해석되는 대목이다.

이를 방증하듯 수업 전·중·후(3회)에 진행한 설문조사에서 수강생은 VTA 활용 후기에서 초기보다 높은 신뢰도와 응답 적절성, 편안함을 장점으로 꼽았다. 무엇보다 조교에게 직접 질문하는 것을 주저한 경험이 있는 수강생일수록 VTA의 상호작용에 보다 높은 만족도를 나타냈다는 것이 공동연구팀의 설명이다.

최윤재 교수는 "인공지능 기술이 수강생과 강사진 모두에게 실질적 도움을 주는 것을 확인했다는 점이 이번 연구가 갖는 의미"라며 "앞으로 다양한 수업에서 해당 기술이 적용될 수 있길 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구는 KAIST 교수학습혁신센터와 한국연구재단, 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr